728x90 반응형 차원2 [Python] np.transpose(), np.swapaxes() - 차원 및 축 변경하기 오늘은 넘파이 행렬의 행과 열, 즉 차원을 변경하는 몇 가지 방법에 대해 포스팅하겠다. np.transpose() 입력되는 넘파이 어레이의 전치 행렬을 출력해준다. np.transpose와 동일하게 입력 데이터 바로 뒤에 ".T"를 추가하여 손쉽게 전치시키는 방법도 있다. import numpy as np example_2D = np.random.randint(10,size=(2,3)) print(example_2D.shape) # (2, 3) exam_1 = example_2D.T exam_2 = np.transpose(example_2D) print(exam_1.shape,exam_2.shape) # (3, 2) (3, 2) print(exam_1 == exam_2) """ [[ True True] .. 2022. 9. 12. [Python] np.newaxis, np.expand_dims(), np.squeeze() - 차원 및 축 조절하기 오늘은 numpy로 차원을 늘리고 줄이는 방법에 대해 포스팅해보겠다. np.newaxis() np.newaxis()는 함수명 그대로 넘파이 어레이의 차원의 수를 늘려주는 역할을 한다. 차원을 늘리고자 하는 인덱스에 np.newaxis를 포함하면 해당하는 차원이 늘어난다. import numpy as np example = np.arange(10) print(example.shape) # (10,) exam_1 = example[np.newaxis,:] exam_2 = example[:,np.newaxis] print(exam_1.shape, exam_2.shape) # (1, 10) (10, 1) 또한 한 차원이 아니라 여러 차원을 한 번에 늘릴 수도 있다. exam_3 = example[np.newax.. 2022. 9. 12. 이전 1 다음 728x90 반응형
